Orquestração de RAG
Orquestração de RAG para respostas de IA fundamentadas e de nível de produção.
Projete pipelines de RAG de ponta a ponta conectando VectorDB, ferramentas de função de IA e LLMs personalizados em fluxos de trabalho com estado — respostas fundamentadas, dados ao vivo e controle total.
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Fonte: Política de garantia
Seção 3.2 · Baterias
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Ótimo, como faço para acionar a garantia?
10:19
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Blocos para RAG personalizado
Conecte seus dados, ferramentas e modelos — depois orquestre a recuperação de ponta a ponta.
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Integração com VectorDB
Use os VectorDBs integrados do MonoChat ou conecte o seu próprio com credenciais — mantenha os embeddings onde quiser.
- VectorDB integrado ou externo
- Conexões baseadas em credenciais
- Filtros de metadados e controle de acesso
- Isolamento seguro de dados
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Pipelines de RAG em várias etapas
Encadeie etapas de recuperação: reescrita da consulta, busca, reranking, citação e resposta — tudo em um único fluxo de orquestração.
- Reescrita e expansão de consultas
- Padrões de recuperação híbrida
- Reranking e pontuação
- Citações e rastreabilidade
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Ferramentas de função de IA
Permita que os LLMs ajam: busquem dados ao vivo, chamem APIs internas, executem lógica de negócio e retornem resultados estruturados.
- Esquemas e validação de ferramentas
- Chamadas de API seguras
- Saídas estruturadas
- Biblioteca de ferramentas reutilizáveis
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Roteamento de LLMs personalizados
Direcione tarefas ao melhor modelo — rápido ou preciso — com fallback e controles de custo.
- Suporte a vários provedores
- Seleção de modelo por etapa
- Fallback e novas tentativas
- Proteções de custo/desempenho
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Fluxos de trabalho com estado
Mantenha o estado entre etapas e sessões. Crie jornadas que lembram o contexto e avançam com confiabilidade.
- Variáveis de estado + memória
- Fluxos cientes de sessão
- Ramificação condicional
- Gatilhos orientados a eventos
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Controles de produção
Implante com segurança, com monitoramento, permissões e auditabilidade — itere sem quebrar as operações.
- Observabilidade e métricas
- Controles baseados em função
- Logs de auditoria
- Fluxos de trabalho versionados
Como funciona
Um caminho simples para RAG de nível de produção — sem dependência de fornecedor.
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Conecte o VectorDB
Use bancos vetoriais integrados ou conecte o seu colando as credenciais. Os dados ficam onde você escolher.
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Adicione ferramentas
Crie ferramentas de função de IA para buscar dados ao vivo, chamar APIs ou executar ações de negócio. Saídas estruturadas e validação.
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Direcione os modelos
Escolha o melhor LLM por etapa. Use fallbacks para equilibrar custo e qualidade. Fluxos rápidos + precisos.
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Orquestre o pipeline
Encadeie etapas: reescrever → recuperar → reranquear → citar → responder — com lógica de estado. Padrões de recuperação híbrida.
Pipelines típicos
Modelos comuns de RAG que você coloca no ar rapidamente — e personaliza sem limites.
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RAG de suporte
Baseie as respostas em políticas, manuais e tickets — escale para atendentes com o contexto completo.
- Exemplo: Reescrever → recuperar base de conhecimento → ferramenta: consultar pedido → citar política → responder
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RAG de vendas
Responda dúvidas sobre produtos com ferramentas de catálogo, preços e CRM e converta no chat.
- Exemplo: Recuperar catálogo → ferramenta: preços → ferramenta: lead no CRM → resumir e CTA
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RAG de operações
Transforme documentos de POP em ações guiadas, com aprovações, painéis e automação.
- Exemplo: Recuperar POP → ferramenta: validar → ferramenta: criar tarefa → confirmar status
Perguntas frequentes
Perguntas sobre orquestração de RAG
Respostas rápidas às perguntas mais comuns.
O que é RAG (geração aumentada por recuperação)?
RAG é uma técnica em que a IA primeiro recupera os trechos relevantes do seu próprio conteúdo e depois escreve a resposta a partir deles. As respostas se baseiam nos seus documentos, e não na memória do modelo, o que reduz alucinações.
O que a orquestração de RAG acrescenta?
A orquestração encadeia as etapas de um pipeline em um único fluxo com estado: reescrita da consulta, recuperação, reranking, chamadas de ferramentas, citações e a resposta final. Você decide a ordem, a lógica entre as etapas e qual modelo executa cada uma.
Preciso ter o meu próprio banco de dados vetorial?
Não. Você pode começar com o banco de dados vetorial integrado ao MonoChat ou conectar o seu próprio VectorDB com credenciais quando quiser que os embeddings fiquem na sua infraestrutura.
Uma resposta de RAG pode incluir dados ao vivo?
Sim. As ferramentas de função de IA permitem que um pipeline busque dados ao vivo, como o status de um pedido, um preço ou um registro do CRM, e os combine com os documentos recuperados em uma única resposta.
Quais LLMs posso usar em um pipeline de RAG?
Qualquer provedor que você conectar como LLM personalizado. Você pode selecionar um modelo por etapa, por exemplo um modelo rápido para reescrever a consulta e outro mais robusto para a resposta final, com fallbacks e proteções de custo.
Continue explorando
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LLMs personalizados
Conecte OpenAI, Anthropic, Google ou as suas próprias APIs de LLM. -
Ferramentas de função de IA
Permita que a IA chame ferramentas, APIs e ações de negócio com segurança. -
Integração com VectorDB
Armazene e recupere embeddings usando o VectorDB de sua preferência. -
Integração com MCP
Conecte agentes de IA a ferramentas externas compatíveis com MCP.
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Conecte seu VectorDB, adicione ferramentas de IA, direcione modelos e coloque no ar fluxos de recuperação confiáveis no MonoChat.
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